Distributed detection algorithms for parallel and hierarchical wireless sensor networks

Abstract

Telsiz Duyarga Ağları (TDA), sezileme, bilgi işleme ve haberleşme kabiliyetleri sayesinde, askeri, sağlık, çevre ve ticari alanlardaki olası uygulamalarıyla ilgi görmektedir. Bu tezde, TDAlardaki duyargaların kararlarını ideal olmayan telsiz kanallardan ilettikleri dağıtık sezimle problemini, paralel ve hiyerarşik toplojiye sahip ağlar için inceledik. İlk olarak ilgilenilen topolojiler için en iyi tümleştirme kurallarını Neyman-Pearson sezimleme kriteri altında inceledik. Daha sonra, en iyi kuralların işlemsel karmaşıklığını azaltmak için alt-en iyi altı tümleştirme kuralları önerdik. Üçüncü olarak sezim başarımını artırmak için çoklu-bit kullanılarak yapılan dağıtık sezimleme analitik ve nümerik olarak incelendi. Son olarak, sezimleme başarımını artırmak için tümleştirme merkezinde çoklu anten kullanan tümleştirme merkezi çeşitlemesini önerdik ve bunun için en iyi tümleştirme kuralını türettik. Benzetim sonuçları tümleştirme merkezi çeşitlemesinin verilen sabit yanlış hata olasılığı için sezimleme olasılığını artırdığını göstermektedir.

Wireless Sensor Networks (WSNs) have recently attracted a lot of attention in various potential applications in military, health, environment and commerce due to their detection, processing and communication capabilities. In this thesis, we consider distributed detection problem for both parallel and hierarchical topology in which sensor decisions are sent over non-ideal wireless channels. We first investigate optimal fusion rules in Neyman-Pearson sense for all considered network configuration. We then, suggest suboptimal fusion rules to decrease computational complexity of the optimal fusion rules. Thirdly, multi-bit distributed detection is investigated both analytically and numerically to increase the detection performance. Finally, we propose fusion center diversity by employing multiple antennas at the fusion center to improve the detection performance of the network and derive optimum fusion rules accordingly. Simulation results suggest that fusion center diversity increases the probability of detection for a given constant false alarm probability.